Python で lambda 関数のリスト内包表記と zip 関数を使用するためのガイド
ラムダ関数
Python は、単一行の最小限の関数をすばやく定義できる興味深い構文をサポートしています。ラムダと呼ばれるこれらの関数は Lisp から借用したもので、関数が必要な場合はどこでも使用できます。
def f(x): x*2 を返し、これをラムダ関数に置き換えると次のように記述できます: g = lambda x: x*2`g(3) 結果は 6.(lambda x: x*2) (3) 「同じ効果があります。」
これは、上記の通常の関数と同じことを行うラムダ関数です。ここでは構文が短いことに注意してください。パラメータ リストを括弧で囲んでおらず、return キーワードが省略されています (関数全体が 1 行のみであるため、これは暗黙的です)。また、関数には関数名がありませんが、変数
に代入することで呼び出すことができます。
ラムダ関数を使用する場合は、変数に代入する必要さえありません。これはおそらく世界で最も役立つものではなく、ラムダ関数が単なるインライン関数であることを示しているだけです。
一般に、ラムダ関数は任意の数のパラメーター (オプションのパラメーターを含む) を受け入れ、単一の式の値を返すことができます。ラムダ関数にはコマンドを含めることはできず、複数の式を含めることもできません。ラムダ関数に多くを詰め込みすぎないでください。より複雑な関数が必要な場合は、通常の関数を定義して、必要なだけ長くしてください。 私は特定の再利用不可能なコードをカプセル化する必要があり、大量の 1 行関数でコードが乱雑になるのを避ける必要がある場合にこれらを使用します。
リスト内包表記
簡単なコードを見てください
testList = [1,2,3,4]
def mul2(x):
x*2 を印刷
[mul2(i) for i in testList]
[mul2(i) for i in testList if i%2==0]
多次元配列の初期化
multilist = [[range(5) の列は 0] range(3) の行は]
zip 関数
>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zip = zip(a,b)
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(a,c)
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(*圧縮済み)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
学習リソース
学んだことを応用してください
1
m = [[-1.0, 2.0/c-1, -2.0/c+1, 1.0],
[2.0、-3.0/c+1、3.0/c-2、-1.0]、
[-1.0, 0.0, 1.0, 0.0]、
[0.0, 1.0/c, 0.0, 0.0]]
乗算 = ラムダ x: x*c
m = [[multiply(m[col][row]) for range(4) の列] for row in range(4)]
print [[m[col][row] forcol in range(4)] for row in range(4)]
内容: m はパラメータ c を含む行列で、c*m の結果を計算します
しばらく考えた後、最後の文を
print [[multiply(each) for each in row] for row in m] はよりPython的です
2 つの行列の乗算
学習リソース
def 行列Mul(A, B):
res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))] for i in range(len(A)):
range(len(B[0])) 内の j の場合:
範囲 (len(B)) の k の場合:
res[i][j] += A[i][k] * B[k][j] return res
def 行列Mul2(A, B):
戻り値 [[sum(a * b for a, b in zip(a, b)) for b in zip(*B)] for a in A]
a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]
b = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]
print mathMul(a,b) print mathMul(b,a) print "-"*90
print mathMul2(a,b) print mathMul2(b,a) print "-"*90

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MySQLには、無料のコミュニティバージョンと有料エンタープライズバージョンがあります。コミュニティバージョンは無料で使用および変更できますが、サポートは制限されており、安定性要件が低く、技術的な能力が強いアプリケーションに適しています。 Enterprise Editionは、安定した信頼性の高い高性能データベースを必要とするアプリケーションに対する包括的な商業サポートを提供し、サポートの支払いを喜んでいます。バージョンを選択する際に考慮される要因には、アプリケーションの重要性、予算編成、技術スキルが含まれます。完璧なオプションはなく、最も適切なオプションのみであり、特定の状況に応じて慎重に選択する必要があります。

この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。

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MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。

MySQLパフォーマンスの最適化は、インストール構成、インデックス作成、クエリの最適化、監視、チューニングの3つの側面から開始する必要があります。 1。インストール後、INNODB_BUFFER_POOL_SIZEパラメーターやclose query_cache_sizeなど、サーバーの構成に従ってmy.cnfファイルを調整する必要があります。 2。過度のインデックスを回避するための適切なインデックスを作成し、説明コマンドを使用して実行計画を分析するなど、クエリステートメントを最適化します。 3. MySQL独自の監視ツール(ShowProcessList、ShowStatus)を使用して、データベースの健康を監視し、定期的にデータベースをバックアップして整理します。これらの手順を継続的に最適化することによってのみ、MySQLデータベースのパフォーマンスを改善できます。

MySQLは、基本的なデータストレージと管理のためにネットワーク接続なしで実行できます。ただし、他のシステムとのやり取り、リモートアクセス、または複製やクラスタリングなどの高度な機能を使用するには、ネットワーク接続が必要です。さらに、セキュリティ対策(ファイアウォールなど)、パフォーマンスの最適化(適切なネットワーク接続を選択)、およびデータバックアップは、インターネットに接続するために重要です。
